電商經濟下物流公司經營績效的實證分析

徐文瑞

中圖分類號：F224 文獻標識碼：A

內容摘要：電子商務的快速發展影響了我國物流行業的產業布局和業態發展，因此本文提出了電商經濟時代物流公司經營績效評價的新要求，并著重考慮了融資能力對企業的生存和發展的影響，選擇了籌資現金流量金額/資產合計等指標納入評價指標體系。本文排除了非物流業務收入占比過高的公司，選取了57個非ST上市公司作為研究樣本，以其2013-2015年的數據作為原始數據，然后選擇了因子分析法計算主成分因子的載荷系數，確認了反映電商經濟時代的物流企業運營績效評價估算模型，并計算出物流上市公司近三年的績效評價得分。結果顯示，我國物流上市公司的發展不均衡，償債能力較強，盈利能力和運營能力不均衡，融資能力較弱。從存貨周轉能力看，物流公司普遍有所提升，提升幅度存在明顯差異。

關鍵詞：物流公司 經營績效 因子分析法 融資能力

引言

近年來，全國各地的實體店頻現“倒閉潮”，但電商卻在各大節慶日迎來了一個又一個網購狂歡，2016年“雙11”當日，淘寶天貓的交易額超過1207億，超過了萬達集團2016年上半年的總營業收入。規模迅速膨脹的電商帶動了物流快遞業、倉儲服務業、包裝分揀行業等第三方服務行業的快速發展，然而值得關注的是，支撐電商快速發展的關鍵因素—高效率優勢正在逐步減弱，主要是受到物流行業整體運營效率波動的影響。物流產業鏈的運轉效率影響了商品流轉速度，進而影響到上游制造業和下游相關服務行業，因此測評物流行業效率、找出物流企業生存和發展的薄弱點，對我國未來經濟發展有著重要意義。

電商經濟時代物流公司經營績效評價的新要求

國內外專家學者針對物流行業建立了多個經營績效評估模型，普遍認可將總資產周轉率、非流動資產周轉率、總資產增長率、凈資產增長率、凈資產收益率、總資產收益率、資本收益率等指標納入經營績效評估模型，但國內外專家在衡量物流企業償債能力、成長能力、融資能力、可持續發展能力等評價指標選取方面未達成共識。如英國學者Christpher M （1999）認為訂單周轉速度、訂單完成率、貨物交付安全性等指標應當納入物流企業績效評價模型的指標體系中，而麻省理工學院史隆管理學院的Davis（1999）認為物流業管理績效評價應當考慮物流公司的存貨投資收益、存貨控制水平、項目完成率、平均延遲天數。隨著物流信息系統的發展和大數據技術的快速發展，Lee與Billington（2006）認為總訂單循環周期、存貨的周轉率、訂單響應時間、平均退貨率、交付靈活性等方面都應當列為績效考核內容。Amer Hamdan等（2008）基于改進的數據包絡分析模型建立了物流企業運營績效評估模型，為后續的績效影響因子提取研究提供了關鍵性的幫助。

由于制度差異、市場競爭程度和資本市場開放度不同，國外專家學者選擇的評價指標體系并不適用于我國的物流企業評價，因此不少國內學者基于國內現狀構建了差異化的指標體系。比如，國內學者全春光（2010）引入規模效率評價指標，基于數據包絡分析法建立了國內物流企業管理績效評價模型，并以24家上市物流公司為樣本進行實證分析，結果顯示我國物流上市公司總體績效不高，主要原因是規模擴張并未促進效率提升。呂璠和李竹梅（2013）將盈利能力和可持續發展能力等方面指標加入指標體系，利用突變級數法以及數據包絡分析法對35家上市物流企業進行了績效評估，結果顯示，部分物流企業生存能力和發展能力不均衡，未達到最大產出規模點，經營績效還有很大的提升空間。除了應用因子分析法和數據包絡分析法，部分學者嘗試建立了其他模型，比如張中文（2011）基于改進理想點法建立了物流業上市公司績效評價模型。弓憲文（2013）基于熵權法建立了針對保稅物流企業的經營績效評價模型。程大友和王爍（2014）應用層次分析法確定了物流公司經營績效的影響因素及權重。毛金芬和吳銘峰（2014）應用沃爾評分法綜合評價了物流企業的經營績效。

近幾年，電商的爆炸式發展對物流行業產生了巨大影響，對物流行業運營績效的評價提出了新要求。快速增長的物流需求使得物流企業的績效評價趨于動態化，針對物流行業績效的影響因素研究擴大到市場結構方面。可以認為，跨境電商和農村市場物流需求的增長將彌補經濟下行壓力下的需求緊縮，物流需求的增長將是長期快速波動向上的發展趨勢，所以物流企業的融資能力是評價公司績效的重要因素。而且，當前的實證研究原始數據的收集過于粗糙，沒有考慮到上市公司非主營業務對實證結果的影響，特別是當前不少上市公司都涉及了房地產或相關行業，最為典型的是上海海博物流有限公司于2014年由主營業務物流業務變為“物流+地產開發”，并于2015年將公司證券簡稱由“海博股份”更名為“光明地產”。若不剔除與物流產業鏈不相關的非主營業務的影響，實證結果存在失真的可能性，因此本文將人工篩選原始數據，以保證結果的準確性和可靠性。

電商經濟下物流公司經營績效的評價模型

（一）數據來源

本文選取的樣本來自滬深兩市，同時按照以下三個限制條件進行樣本篩選：第一，由于本文選用面板數據，要求原始數據的時間跨度一致，因此篩選2013-2015年間的原始時間序列數據完整的樣本；第二，排除主營業務為非物流行業或者非主營業務收入占比超過50%的企業；第三，未被出具非標準無保留意見審計報告。最終本次研究確認57個非ST上市公司的樣本，股票代碼和名稱如表1所示。

本文原始數據來自于國泰安數據庫（CSMAR）、wind數據庫、中國證監會網站、中經網統計數據庫等，人工識別主營業務類別和非主營業務占比等，并且人工收集物流業務收入等部分數據。

（二）指標選擇

本文選擇存貨周轉率、應收賬款周轉天數、流動資產周轉率、經營現金流量金額/資產合計、流動比率、總資產周轉率、非流動資產周轉率、速動比率、總資產增長率、凈資產增長率、凈資產收益率、物流業務營業收入增長率、每股收益增長率、總資產收益率、凈資產收益率、資本收益率、衍生金融負債/負債合計、籌資現金流量金額/資產合計、有形凈值債務率18項指標組成物流企業經營績效評價指標體系。

（三）綜合績效評價過程

由于本文建立的評價指標體系包含較多指標變量，因此本次研究應用因子分析法對所選擇的指標體系進行分析，首先采用均值化的方法對評價指標進行標準化處理，然后使用EViews8.0軟件進行數據適用性檢驗。

本文使用EViews8.0軟件進行KMO統計量和Bartletts球狀檢驗，以便確認數據的適用性。將57個樣本的2015年數據導入軟件，分別選擇KMO檢驗程序和Bartletts球狀檢驗程序，結果如表2所示。

從表2中可以直觀看出，Bartlett球狀檢驗的統計值為459.505，在1%的水平下顯著可信，說明本次研究選擇的指標是比較適合做因子分析，同時，KMO統計量值為0.697，大于0.5，說明適合選用因子分析法，因此進一步做總方差分析，結果如表3所示。

從表3中的6個主成分可以看出，原始變量信息的解釋比例達到了84.313%，說明提取的六個公共因子充分的保留了原始數據信息，而且整體效果是比較理想的。進一步，選擇因子旋轉法使因子載荷系數分化。經過最大方差法旋轉后，主因子F1在物流業務營業收入增長率和總資產收益率等指標的載荷系數較大，所以反映的是盈利能力。主因子F2在經營現金流量金額/資產合計和速動比率等指標的載荷系數較大，所以反映的是償債能力。以此分析，主因子F3反映的是成長能力，主因子F4反映的是存貨周轉能力，主因子F5反映的是營運能力，主因子F6反映的是融資能力。具體結果如表4所示。

確定主成分因子的系數后，本文根據估計結果確定的各因子的計算公式，再將樣本的數據帶入計算模型，得到物流業上市公司2013-2015年的綜合得分，具體如表5所示。

從表5中可以看出，2013年度的中海集運、宜昌交運、上海機場等公司績效評價得分較高，2014年度的中海集運、招商輪船、飛力達等公司績效評價得分較高，2015年度的飛力達、宜昌交運、中海集運等公司績效評價得分較高。

整體上看，我國物流上市公司的發展不均衡。從盈利能力得分、成長能力得分和運營能力得分看，我國物流上市公司的發展較為穩定，與外部大環境的波動趨勢基本一致。從存貨周轉能力看，物流公司普遍有所提升，提升幅度存在明顯差異。從償債能力方面看，我國物流公司的償債能力得分普遍偏高，主要原因可能是物流公司短期負債較少，資金壓力小。但從融資能力評分看，我國物流上市公司的融資能力相對較弱，利息率普遍偏高，說明我國物流上市企業較難獲得銀行的低息貸款，更多的是從其他企業借款或通過其他高息渠道借款，會影響到企業的生存和成長。上市的物流公司尚且如此，數以千計的中小物流企業就更加不具備低息融資能力了。長此以往，非常不利于我國物流行業的發展，也不利于我國商品的流通和經濟轉型，因此應當著重加強物流企業的融資能力。

從物流績效的評價結果看，本文考慮了融資能力對企業的生存和發展的影響，將籌資現金流量金額/資產合計等指標納入評價指標體系后，降低了資產規模效應引發的評價結果失真，可以較為客觀真實的反映企業運營績效水平。

結論

本文選擇了因子分析法計算主成分因子的載荷系數，著重于確認反映電商經濟時代的物流企業運營績效評價指標，并且考慮到融資能力對企業的生存和發展的影響，選擇了籌資現金流量金額/資產合計等指標。本文人工剔除了主營業務已經偏離物流產業的樣本，并且人工收集了物流業務收入、主營業務中物流業務的收入占比等部分數據，最終得到了物流上市公司近三年的績效評價得分，并結合實際情況對評價結果進行了進一步的分析，證實了研究模型的實用性。

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